非小细胞肺癌驱动基因检测研究进展

对非小细胞肺癌分子病理学的深入理解,有助于开展个性化临床治疗和预后。基因检测可以指导非小细胞肺癌靶向药物治疗,提升药物疗效,延长患者生存期。本文简要介绍了与非小细胞肺癌相关的EGFR基因和EML4-ALK融合基因检测方法的研究进展。     

基于网络药理学的扶正抗癌方(FZAF)抗非小细胞肺癌的物质基础和作用机制分析

应用网络药理学探究扶正抗癌方(FZAF)抗非小细胞肺癌的有效活性化合物及其靶点、信号通路的作用机制.通过中药系统药理学技术平台(TCMSP、TCMID)数据库并结合相关文献筛选出扶正抗癌方中潜在化学活性成分及相关靶点蛋白;借助基因组注释数据库平台Genecards、TTD、CTD等数据库获取非小细胞肺癌的作用靶标;利用STRING数据库构建蛋白互作网络图并筛选出核心靶点;再通过DAVID进行GO、KEGG通路基因富集分析,最后利用Cytoscape-3.8.0软件构建药物-疾病-靶点网络、靶蛋白互作PPI可视化网络图.根据筛选条件得到165个扶正抗癌方的活性成分,1236个药物靶点;扶正抗癌方-非小细胞肺癌共同靶点189个,获得171条GO生物学过程和134条KEGG信号通路,主要涉及细胞周期、细胞增殖与迁移、炎症和免疫力.并利用pubchem数据库和AutoDock Tools 1.5.6软件、Autodock vina 1.1.2进行分子对接,采用Discovery Studio 2020可视化分析对接构象.研究其活性成分及其治疗非小细胞肺癌的相关靶点,能够在一定程度上说明活性成分与靶点蛋白的作用机制与结合活性.扶正抗癌方抗非小细胞肺癌体现了中药复方多成分、多靶点、多通路的特点,其作用机制可能与抑制细胞周期、细胞增殖、迁移及调节免疫等作用有关,为后续实验验证提供了思路和依据.     

基于Matlab的甲壳动物线粒体DNA的点突变检测方法

近年来对基因突变检测的研究越来越受到人们的重视,很多基因突变仅是由于单碱基替换所致,如何快速简便地进行检测、发现该点突变具有重要意义’。甲壳动物的线粒体基因组蕴含了物种进化历程中重要的遗传信息,针对甲壳动物线粒体基因序列,提出一种基于Matlab的检测基因序列点突变的简单方法。仿真实验证明,该方法对甲壳动物线粒体基因序列的突变检测和突变基因位置的定位是有效可行的。     

非小细胞肺癌相关治疗药物的研究进展

小分子靶向药物与大分子抗体药物因其能与受体特异性结合,与传统药物相比具有更好的选择性和更高的安全性,成为全球抗肿瘤药物市场的主导品种。本文以单克隆抗体和具有靶向性的表皮生长因子受体酪氨酸激酶抑制剂为代表介绍了这两种类型药物的作用机理,分析了其在非小细胞肺癌临床治疗中的优缺点。随着肿瘤耐药性以及机体耐受性的不断发展,如何在实现靶向治疗的同时,保持较好的疗效,并尽可能降低药物的毒副作用是这两类药物发展的方向。     

br基因的定点突变与表达

细菌视紫红质(bacteriorhodopsin BR)是极端嗜盐菌(Halobacterium halobium)紫膜上的一种光能转换色素蛋白，是一种极有前途的生物光电材料．野生型BR蛋白达不到实用光电材料的要求，因此，通过对细菌视紫红质基因(br基因)的定点改造，构建和表达BR突变体成为生物光电材料研究中的一个热点．以野生型br基因为模板，通过连续PCR的方法向br基因引入一个点突变，并将之克隆至pUCl9载体中．将经测序鉴定的br突变基因重组到穿棱质粒pNov—R中并转化BR缺陷型嗜盐菌L33，得到紫色阳性克隆．经PCR分析和Western杂交检测表明，阳性克隆中构建的br突变基因获得了表达．     

整合素β1、FAK和pY397FAK在非小细胞肺癌组织中的表达

通过检测整合素β1亚基、FAK和其磷酸化形式pY397FAK在非小细胞肺癌（non-small cell lung cancer,NSCLC）和正常支气管黏膜上皮中的表达,探讨整合素β1与FAK在NSCLC发生、浸润和转移中的作用。应用免疫组织化学方法检测整合素β1、FAK和pY397FAK在72例NSCLC、29例淋巴结转移癌和19例正常支气管黏膜上皮中的表达,并与临床病理指标结合起来进行分析。     

细胞焦亡在非小细胞肺癌中的作用及机制研究进展

细胞焦亡是Caspase-1、Caspase-4、Caspase-5、Caspase-11等介导的以线粒体参与、炎性小体组装、质膜穿孔、炎性释放为特征的细胞程序性死亡,根据其发生机制主要分为经典焦亡和非经典焦亡,并受多种因素以及多条途径调节.非小细胞肺癌约占肺癌总数的80%～85%,且多数患者就诊时已发生局部扩散或远处转移,丧失手术机会,预后不佳.目前研究发现,细胞焦亡与非小细胞肺癌的发生发展及治疗预后的关系密切相关,一方面细胞焦亡可抑制非小细胞肺癌的发生和发展;另一方面还可促炎性细胞死亡为非小细胞肺癌细胞提供适宜生长的肿瘤微环境,进而促进非小细胞肺癌的发生和发展.综述了近年来与细胞焦亡密切相关的炎症小体、Caspase家族蛋白、GSDM家族蛋白及线粒体等相关信号通路在非小细胞肺癌中发生发展中的作用和机制,以及作用于细胞焦亡途径中所涉及的Caspase-1、NLRP3、GSDMD、IL-1β、IL-18和NF-κB等关键靶点的药物,如：二十二碳六烯酸、纳米氧化锌、槐耳提取物、虎杖苷、葫芦素B、GSDMD抑制剂、辛伐他汀等在非小细胞肺癌治疗中的作用及关键作用靶点药物的治疗现状,这为挖掘基...     

基于粗糙集理论的肺癌细胞图像识别

肺癌细胞的早期诊断相当困难，肺癌细胞的特征选择依据难以把握．提出根据肺癌细胞的每个特征属性对粗糙集下、上近似集的影响程度作为属性约简的依据，根据约简的结果，再采用扩展的相近关系粗糙集对肺癌细胞进行识别诊断．利用下近似集中的结果进行判断可以提高识别的准确率，利用上近似集中的结果进行判断可以降低肺癌细胞识别的漏诊率．从识别的结果来看，方法行之有效．     

一种基于投影稀疏表示的基因选择方法

现有基于稀疏表示的基因选择方法通过回归类标的值确定基因的相关性.对于同一个问题,类标的取值不同,对应的基因选择结果也不同.针对这一问题,提出了一种基于稀疏表示基因表达数据一维投影的基因选择方法.该方法用稀疏表示技术回归基因表达数据在其最可分的方向上的投影,并根据回归得到的基因集的相关性向量选择基因.在6组基因表达数据上...     

基于柯西变异的免疫单克隆策略

系统地阐述了基于细胞克隆选择学说的克隆算子，将其应用于进化策略，并利用柯西变异替代传统进化策略中的高斯变异，提出了改进的进化策略算法——基于柯西变异的免疫单克隆策略算法，并利用Markov链的有关性质，证明了该算法的收敛性．理论分析和仿真实验表明，与传统的进化策略算法以及免疫克隆算法相比，基于柯西变异的免疫单克隆策略算法不仅有效克服了早熟问题、保持了解的多样性，而且收敛速度比前两者都快．     

基于改进遗传算法的柔性作业车间调度

应用遗传算法解决柔性作业车间调度问题,针对柔性作业车间问题的特点提出了一种新颖直观的双子串基因编码方法,并设计了独特的交叉和变异算子,从而取消了运用遗传算法求解作业车间问题时为使基因合法化而进行的基因修复和重建过程,仿真结果表明用该遗传算法解决柔性作业车间调度是有效的.     

基于双模式变异策略的改进遗传算法

针对基本遗传算法寻优速度慢且易陷入局部最优的缺陷,提出了一种基于双模式变异策略的改进遗传算法。在标准变异的基础上引入个体线性差分变异思想形成双变异模式,同时利用控制参数对两种变异模式加以平衡。通过10个基准测试函数仿真实验,结果表明本改进算法在寻优速度和全局收敛能力上都有较大的提高。     

双尺度协同变异的离散粒子群算法

针对离散粒子群算法局部搜索能力差的不足,提出了一种基于双尺度协同变异的离散微粒群算法.采用对当前最优解进行双尺度速度变异的方法,来实现提高算法局部最优解搜索和改善最优解精度的能力.在算法初期利用大尺度速度变异可增加粒子的多样性,快速定位到最优解区域;算法后期则通过逐渐减小的小尺度变异可提高算法在最优解附近的局部精确解搜...     

基于混合并行遗传算法和阈值限定法的基因调控网络构建

为了解决传统基因调控网络构建算法准确度不高的问题,提出了一种基于混合并行遗传算法和阈值限定法的新型基因调控网络构建算法。该算法分缩小解空间和参数拟合两部分,缩小解空间阶段先用奇异值分解法限定数学上可行的基因调控网络,减少不必要计算,然后用阈值限定法将每个基因的控制基因限定到一定规模,提高计算效率的同时更合乎生物信息学规则。参数拟合部分先用并行遗传算法在整个解空间快速寻优,而后采用爬山法进行小范围细致求解,提高计算精度。实验部分将本文算法应用于人类复杂疾病的皮肤黑色素瘤和2型糖尿病基因调控网络的构建上。本文计算结果与真实网络作对比,验证了本文算法的有效性。同时将本文计算结果与传统遗传算法,粒子群算法进行比较,证明本文算法具有更高的执行效率。     

基于量子框架的开放式汽车电控系统体系结构

针对封闭式汽车电控系统中存在的问题,通过对开放式系统要求及汽车电控系统特点的分析,采用先进的嵌入式系统软件技术,建立了基于量子框架的开放式汽车电控系统体系结构。电控离合器实验系统的设计表明,采用该体系结构可实现汽车电控系统的开放,并且具有传统封闭式汽车电控系统不可比拟的优点。     

基于改进双向渐进法的轻量化设计方法

双向渐进法是近年来结构拓扑优化领域的一个热点,针对现有结构拓扑优化方法容易出现的网格依赖性和局部极值等数值不稳定现象,以及计算速率慢的问题,提出一种双重过滤增删的双向渐进法,简称为DBESO方法.该方法通过对典型的Michell结构、短悬臂结构和MBB梁结构进行不同过滤增删次数的计算,得出二次增删过滤为最佳的过滤增删次...     

基于q-高斯分布的自适应变异粒子群算法

针对粒子群算法易陷入局部极值和早熟收敛的缺陷,提出了基于q-高斯分布的自适应变异粒子群算法.采用q-高斯作为变异算子对粒子的全局最优位置进行q-高斯变异,克服了因种群遗失多样性所导致的早熟收敛缺陷,随着种群的进化,非广延熵指数 q 的自适应调整平衡了算法的全局搜索能力和局部开发能力.测试了4个标准复杂函数和优化BP神经网络参数,结果表明,基于 q-高斯分布的自适应变异粒子群算法的优化性能最好,收敛速度快.